SIFt-RLS：信息忘记子空间递归最小二乘
信号处理
2024-04-18 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本文提出 subspace of information forgetting recursive least squares (SIFt-RLS)，这是一种 directional forgetting algorithm，每个步骤仅在 regressor 矩阵的行空间中忘记，即 information subspace. 结果是，SIFt-RLS 在被激励方向上跟踪参数，同时不会改变未被激励方向上的参数估计. 证明 SIFt-RLS 保证协方差矩阵的上界和下界，无需持久激励假设，并给出明确的界限. 此外，给出 SIFt-RLS 在估计无噪声固定参数时，对参数估计误差 uniform Lyapunov 稳定性和全局 uniform 指数稳定性的充分条件. SIFt-RLS 与文献中其他 RLS 算法进行比较，以没有持久激励数据的 numerical example 为例.
关键词
引用
@article{arxiv.2404.10844,
title = {SIFt-RLS: Subspace of Information Forgetting Recursive Least Squares},
author = {Brian Lai and Dennis S. Bernstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.10844},
year = {2024}
}